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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108680100B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201810186670.5
申请日：2018-03-07
Applicant: 福建农林大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明涉及一种三维激光点云数据与无人机点云数据的匹配方法，包括以下步骤：步骤S1：通过无人机获取目标物的无人机点云数据；步骤S2：通过三维激光扫描仪获取目标物的三维激光点云数据；步骤S3：将所述三维激光点云数据和无人机点云数据转化为为相同格式；步骤S4：以所述无人机点云数据为参考系，三维激光点云数据为移动系，基于三维点云数据的RGB颜色类型选取多个同名点，利用全局匹配方式，将两者的点云数据建立相关性匹配。本发明作用是：通过点云数据获取过程实现地空一体化，减少三维激光或无人机单向获取的点云数据存在的数据缺失，为研究人员提供更全面的目标物数据信息。
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公开(公告)号：CN109342697A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811491043.9
申请日：2018-12-07
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及基于随机森林—普通克里格法的土壤有机碳含量预测方法。首先、对土壤样品有机碳进行测定；其次、对环境因子进行提取并筛选与土壤有机碳含量相关的环境因子；最后、基于随机森林—普通克里格模型和相关环境因子对土壤有机碳含量的空间分布进行预测。本发明方法借助于土壤有机碳与环境因子（地形、气候、植被）间的关系，实现土壤有机碳含量的空间预测。
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公开(公告)号：CN106933786A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710131742.1
申请日：2017-03-07
Applicant: 福建农林大学
IPC: G06F17/22
Abstract: 本发明涉及一种三维激光点云数据快速体素化的处理方法，获取的三维激光点云数据，通过cyclone软件输出三维点云数据格式为文本文档，以X，Y，Z形式的笛卡尔坐标表示三维点云数据。使用Office EXCEL软件，将点云坐标转为以为起始点，体元大小为步长的体素值。本发明提出的一种三维激光点云数据快速体素化的处理方法减少了点云坐标体素转化过程中繁琐的循环算法，使用最基础的office软件实现点云坐标的体素转换，为之后进行相关研究的人员提供一个快速、简便的点云体素化算法。
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公开(公告)号：CN110298875A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910571015.6
申请日：2019-06-28
Applicant: 福建农林大学
IPC: G06T7/60
Abstract: 本发明涉及一种三维激光点云数据自动获取林木树高的方法。首先，通过三维激光扫描仪得样地三维激光点云数据（X3S）；其次，将三维激光点云数据格式转为笛卡尔坐标系的TXT文本文档格式，将TXT文本文档格式转为通用格式（Las）；再而，基于GIS软件将地面点云数据分离，并以三维激光林木点云数据参考，按高度分类，提取距离地面高度最高的点云数据延伸至对应局部最高值；最后，以地面点云数据为参考，结合点云体素化的方法，拟合距地面高度最高的点云数据，将两者之间的距离大小作为林木树高。本发明通过点云数据获取过程实现快速自动提取林木高度，避免不同坡度对树高获取的带来的误差，为今后进行相关研究的人员提供一个更快速，更精准的获取树高技术手段。
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公开(公告)号：CN108680100A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810186670.5
申请日：2018-03-07
Applicant: 福建农林大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明涉及一种三维激光点云数据与无人机点云数据的匹配方法，包括以下步骤：步骤S1：通过无人机获取目标物的无人机点云数据；步骤S2：通过三维激光扫描仪获取目标物的三维激光点云数据；步骤S3：将所述三维激光点云数据和无人机点云数据转化为为相同格式；步骤S4：以所述无人机点云数据为参考系，三维激光点云数据为移动系，基于三维点云数据的RGB颜色类型选取多个同名点，利用全局匹配方式，将两者的点云数据建立相关性匹配。本发明作用是：通过点云数据获取过程实现地空一体化，减少三维激光或无人机单向获取的点云数据存在的数据缺失，为研究人员提供更全面的目标物数据信息。
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